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数据分布之一致性哈希

一、数据分布 在分布式环境下,数据分布也即是将数据拆分,存放到不同节点上,是分布式系统中的基本问题之一。不同的数据分布方式需要权衡诸如伸缩性、数据倾斜(负载的均衡)、元数据维护等问题。没有一种万能的方案能够解决所有的问题,不能脱离应用场景谈优劣,应该要针对不同的应用场景选择合适的方案。 一般而言,可 ...

Qcer 发布于 2018-07-24 08:43 评论(2)阅读(256)
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分布式限流

本文接着上文应用限流进行讨论。 之前谈到的限流方案只能针对于单个 JVM 有效,也就是单机应用。而对于现在普遍的分布式应用也得有一个分布式限流的方案。 基于此尝试写了这个组件: https://github.com/crossoverJie/distributed-redis-tool ...

crossoverJie 发布于 2018-07-24 08:12 评论(3)阅读(328)
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第六节:SignalR完结篇之依赖注入和分布式部署

一. SignalR中DI思想的应用 DI,即依赖注入,它是一种不负责创建其自己的依赖项对象的一种模式,通常用来降低代码之间的耦合性,广泛应用于架构设计,是必不可少的一种思想。 下面结合一个需求来说一说SignalR中依赖注入思想的应用。 需求:比如在前面章节的聊天室案例中,想把发送的每条消息都记录 ...

Yaopengfei 发布于 2018-07-24 07:42 评论(7)阅读(1006)
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柯里化与反柯里化

前言 柯里化,可以理解为 提前接收部分参数,延迟执行,不立即输出结果,而是返回一个接受剩余参数的函数 。因为这样的特性,也被称为部分计算函数??吕锘?,是一个逐步接收参数的过程。在接下来的剖析中,你会深刻体会到这一点。 反柯里化,是一个 泛型化 的过程。它使得被反柯里化的函数,可以 接收更多参数 。目 ...

我是leon 发布于 2018-07-24 01:49 评论(0)阅读(321)
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Netty源码—二、server启动(2)

我们在使用Netty的时候的初始化代码一般如下 前面已经说过线程池的启动过程,接下来就是通过builder模式构造启动参数,接下来看看bind的过程。channel的注册和ip:port的绑定都是在bind方法中进行的,bind方法的主要逻辑是 1. 初始化channel 2. channel注册到 ...

lacker 发布于 2018-07-24 00:47 评论(0)阅读(186)
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Python学习:16.Python面对对象(三、反射,构造方法,静态字段,静态方法)

一、构造方法 在使用类创建对象的时候(就是类后面加括号)就自动执行__init__方法。 Python中派生类可以继承父类的构造方法 1.基于super() 遇到super()就表示去执行父类的xxx属性 2.通过父类的名称执行父类的构造方法。 这两种方式中推荐super,使用第二中方法的时候,进行 ...

BD-ld-2017 发布于 2018-07-23 23:43 评论(1)阅读(287)
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springboot+security整合1

下一篇, "点击跳转" 说明springboot版本2.0.3 一、 介绍   Spring Security是一个能够为基于Spring的企业应用系统提供声明式的安全访问控制解决方案的安全框架。它提供了一组可以在Spring应用上下文中配置的Bean,充分利用了Spring I ...

烦嚣的人 发布于 2018-07-23 23:21 评论(0)阅读(274)
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I-team 博客全文检索 Elasticsearch 实战

一直觉得博客缺点东西,最近还是发现了,当博客慢慢多起来的时候想要找一篇之前写的博客很是麻烦,于是作为后端开发的楼主觉得自己动手丰衣足食,也就有了这次博客全文检索功能Elasticsearch实战,这里还要感谢一下‘辉哥’赞助的一台服务器。 <! more 全文检索工具选型 众所周知,支持全文检索的工 ...

haifeiWu 发布于 2018-07-23 23:20 评论(0)阅读(278)
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一小部分机器学习算法小结: 优化算法、逻辑回归、支持向量机、决策树、集成算法、Word2Vec等

优化算法 先导知识:泰勒公式 $$ f(x)=\sum_{n=0}^{\infty}\frac{f^{(n)}(x_0)}{n!}(x x_0)^n $$ 一阶泰勒展开: $$ f(x)\approx f(x_0)+f'(x_0)(x x_0) $$ 二阶泰勒展开: $$ f(x)\approx f ...

冬色 发布于 2018-07-23 23:08 评论(0)阅读(182)
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模型构建<1>:模型评估-分类问题

对模型的评估是指对模型泛化能力的评估,主要通过具体的性能度量指标来完成。在对比不同模型的能力时,使用不同的性能度量指标可能会导致不同的评判结果,因此也就意味着,模型的好坏只是相对的,什么样的模型是较好的,不仅取决于数据和算法,还取决于任务需求。本文主要对分类模型的性能度量指标(方法)进行总结。 本文 ...

hbsygfz 发布于 2018-07-23 23:03 评论(0)阅读(59)
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【Java并发】Executor框架

Executor框架简介 Java的线程既是工作单元,也是执行机制。从JDK5开始,把工作单元和执行机制分离开来。 Executor框架由3大部分组成 任务。 被执行任务需要实现的接口:Runnable接口或Callable接口 异步计算的结果。Future接口和FutureTask类。 任务的执行 ...

Ye_yang 发布于 2018-07-23 22:42 评论(3)阅读(302)
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JsonBuilder初出茅庐

互联网这股东风不久前刮到了甘凉国,国王老甘独具慧眼,想赶紧趁着东风未停大力发展移动互联网,因为他笃信布斯雷的理论:“站在风口上,猪都能飞起来”。无奈地方偏僻落后,国内无可用之才啊。老甘一筹莫展的低头凝思应声被打断,“启奏陛下,有四个从东土大唐来的和尚前来更换通关文牒”,听到“东土大唐”四个字,老甘心 ...

李新杰 发布于 2018-07-23 21:52 评论(2)阅读(315)
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java基础强化——深入理解java注解(附简单ORM功能实现)

1.什么是注解 注解是java1.5引入的新特性,它是嵌入代码中的元数据信息,元数据是解释数据的数据。通俗的说,注解是解释代码的代码。这个定义强调了三点, 1.注解是代码 这意味着注解可以被程序读取并解析。它可以被编译器编译成class文件,也可以被JVM加载进内存在运行时进行解析。JDK中的"@O ...

takumiCX 发布于 2018-07-23 21:30 评论(0)阅读(248)
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数据与任务的并行---Parallel类

Parallel类是对线程的抽象,提供数据与任务的并行性。类定义了静态方法For和ForEach,使用多个任务来完成多个作业。Parallel.For和Parallel.ForEach方法在每次迭代的时候调用相同的代码,而Parallel.Invoke()方法允许同时调用不同的方法。Parallel ...

Pilgrim 发布于 2018-07-23 21:14 评论(0)阅读(217)
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设计模式(二十二)—— 策略模式

模式简介 定义一系列的算法,把它们一个个封装起来,并且使它们可互相替换。本模式使得算法可独立于使用它的客户而变化。 策略模式也被称为政策模式,它是一种行为型模式。为了完成某一项任务,往往可以有很多种不同的方式,例如商场促销,有不同的促销手段,比如提价50满100减20、原价两倍打八折等等,这每一种方 ...

Answer.Geng 发布于 2018-07-23 20:59 评论(2)阅读(176)
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kubernetes 与LVM的结合

本文主要介绍k8s与LVM结合使用的场景,在原生的k8s中对于本地存储提供了hostPath与emptyDir两种volme,hostPath是直接将文件存储在本地主机上,存在的问题是无法进行quota管理,单个用户就可能将所有的磁盘打满;在kubernetes 1.10 成为beta版本,可以对e ...

gaorong404 发布于 2018-07-23 20:42 评论(0)阅读(105)
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论文笔记:Visualizing and Understanding Convolutional Networks

这篇论文对CNN进行了可视化分析,帮助我们理解CNN内部到底做了什么,发表在2014ECCV上 ...

PilgrimHui 发布于 2018-07-23 20:41 评论(0)阅读(69)
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WIN10下使用Anaconda配置opencv、tensorflow、pygame并在pycharm中运用

昨天想运行一段机器学习的代码,在win10系统下配置了一天的python环境,真的是头疼,准备写篇博客来帮助后面需要配置环境的兄弟。 1.下载Anaconda 根据昨天的经历,发现Anaconda真的是好用。下载地址:https://www.anaconda.com/download/ 我下的是64 ...

最菜的咸鱼 发布于 2018-07-23 20:31 评论(0)阅读(122)
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ASP.NET Core Web API 集成测试中使用 Bearer Token

ASP.NET Core Web API 集成测试中使用 Bearer Token ...

solenovex 发布于 2018-07-23 20:28 评论(4)阅读(343)
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吴恩达深度学习笔记 3.1~3.11 浅层神经网络

第二章总结了二分分类与逻辑回归,第三章关于浅层神经网络 神经网络的结构与逻辑回归类似,只是神经网络的层数比逻辑回归多了一层,多出的中间一层叫隐藏层,那么,神经网络的计算就相当于多进行一次逻辑回归的计算 正向传播过程分成两层,第一层是输入层到隐藏层,用上标[1]来表示:第二层是隐藏层到输出层,用上标[ ...

Dar_Alpha 发布于 2018-07-23 20:13 评论(0)阅读(135)
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